假期上网，无意中找到一张有趣的图，数据来源应该是世界银行 2015年人均名义GDP世界分布图 人均名义GDP的公式是： 企业收入+政府收入+居民收入 / 居民人数 （这里的收入使用当年即2015年的价格来核算） 图中颜色越深的地方，表示人均GDP越高，可以看到颜色最深的地方是在北欧，然后是欧洲、美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、中东国家，亚洲地区有日本 来一张长图看看各个国家2015年的人均名义GDP（数据来源于世界银行） 亚洲地区人均名义GDP最高的是中国澳门。 人均名义GDP世界第一的是这个国家 卢森堡的支柱产业是金融业，占GDP比重 28%，是全球仅次于美国的第二大基金管理中心，及欧元区最大的私人银行中心。 文莱的支柱产业是石油和天然气，占国家GDP的50%，石油天然气储量在东南亚仅次于印尼，排行第二。
适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景，首购限时10元，快来抢购吧！
---- 一.背景介绍 这是Olist Store制作的巴西电子商务公共数据集。该数据集包含2016年至2018年在巴西多个市场进行的10万个订单的信息。 7）olist_Products Dataset.csv 该数据集包括有关Olist销售的产品的数据 8）olist_Sellers Dataset.csv 该数据集包括有关在Olist完成订单的卖家的数据 使用它来查找卖家位置并确定哪个卖家完成了每个产品的出售。 3.在第1次给出的意见：一开始分析没有写分析思路，不知道在分析什么，这次看到你加上了很好。 很多人刚开始学习数据分析的误区是，一上来就清洗数据，也没有分析思路，到最后分析完也不知道在分析什么。 如果数据不够，会让数据工程师设埋点来收取相关数据。 所以分析思路是要在一开始分析之前就已经确定了，然后再去找数据去分析问题。
基本框架 1.电影数据的评分、时长分析 1.1 电影数据总体描述 1.2 时长分布 1.3 评分分布 1.4 评分与时长、评论人数的关系 2.电影数据的地区分析 2.1 2.电影数据的地区分析 2.1 全球电影数量分布 图 6 各个地区电影数量分布 表格 2 电影数量前十的国家 根据各个国家的电影数量作图，可以得到图6，列出电影数量前十的国家可得表格2，发现美国在电影数量上占第一 2.2 各地区电影评分分布 图 7 各国电影评分箱线图 进一步分析各国电影的质量，依据评分绘制评分箱线图可得图7，在电影数量排名前20的国家中： a.欧洲国家，英国、法国、意大利、俄罗斯、丹麦、爱尔兰 c.非洲国家没有出现在图7中，是由于豆瓣电影数据中非洲国家电影数量较少，往往只有1部电影，最多的南非也只贡献了34条数据。 根据上述各国的电影评分表现，我们可以猜测电影数量较多的国家可能对年度均分的下降有较大影响。于是，我们再计算出这些国家的年度电影均分，并与整体均分进行比较分析。
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。 无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。 构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 ? 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。 总之，本文介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，以更好及时改进和优化
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。 稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系? 一般来说，电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 ? 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。 3 站内数据分析 站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下： 页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。 场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。
在前面对接口测试的知识体系相对来说写了很多的文章，今晚就结合部分的知识体系，把获取到的知识体系，结合pyecharts来数据进行一个简单的分析。 实现的思路是访问豆瓣最新的电影，然后使用requests库对它进行请求，获取到服务端返回的数据后，依据获取的数据，分别取出电影的名称，电影的评分，然后形成可视化的东西，这样在可视化的界面中，就可以看到最近电影哪些是比较受欢迎的并且它的评分比较高 type=tv&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=20&page_start=20，然后发送GET请求，就会返回响应数据，在响应数据中获取到电影的名称 在列表中获取电影的title和电影的评分单独的放到一个列表中，这里就会使用到Python的内置函数map和lambda匿名函数，见实现的代码： titles=list(map(lambda x:x['title movies)) titleRates=[] for rate in rates: titleRates.append(int(float(rate))) bar=Bar('豆瓣电影评分数据分析
数据集介绍 These files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000. 2000年，100万条电影评价数据集，包括3900部电影和6040个用户。 (String->{}) 生成JavaRDD<Object>对象 spark.createDataFrame(RDD,Object.class)生成Dataset<Row>对象 二、Group by 分组 统计各职业男性、女性人数 userDF.groupBy("occupation","gender") .agg(count("gender")) ; else return false; } ) 总结 本文通过电影数据集分析代码
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。 比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求 在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候 2、 网站分析细分 数据分析行业有句话-无细分，毋宁死，足矣看出细分对数据分析意义。对于网站的数据分析尤其是如此。网站的流量数据量非常大，从整体上看根本都看不出那里会出现问题，所以必须要细分。
相关文章：链家全国房价数据分析 ： 数据获取 上一回我们提到了用爬虫爬取链家的新楼盘和二手房数据信息，这回我们来看看如何对他们进行分析。 新楼盘数据分析 因为我们爬的时候是一个个城市爬的，现在我们要把他们合在一起，首先呢我们需要知道一共爬了哪些城市。 /loupan/national.csv',encoding='utf8',index=False) 接下来我们对数据做一个可视化分析，这次我们用的是pyecharts这个可视化框架，pyecharts 在剔除了0的数据之后，无论是单位面积价格还是总价，北京都遥遥领先，但是前三名却不是想象中的北上广，是北京、乐东、陵水。。这就很不符合直觉。 以3房为多，然后是2房，1房，-1的是没有提取到数据的。一般作为家庭居住的话，2房和3房还是比较实用的。
说到另类数据，卫星数据、GPS数据、航运数据等另类数据届的高富帅就会浮现在小伙伴的脑海里。今天小编不谈高富帅，小编准备带大家捋一捋另类数据界的元老：新闻分析数据。 新闻分析数据的提供商非常之多，本文主要选取了三家海外主要的提供商： 彭博 路透 RavenPack 以及国货之光，以A股为主的新闻分析数据提供商： 数库SmarTag 我们将从覆盖度、主要字段、情绪算法等维度 主要的来源分布及地区覆盖如下表所示： *图片来自：公众号独家整理 *图片来自：公众号独家整理 彭博的新闻分析数据分为两个维度提供（如下图），第一层是结构化的新闻数据，该数据主要是对原始新闻文本的结构化处理 分析数据提供的主要字段如下表所示： *图片来自：公众号独家整理 *图片来自：公众号独家整理 最后，关于数据提供的方式，实时数据可以通过API的形式获取，每日数据也可以通过FTP的形式进行下载。 数库科技是一家成立于2009年的金融数据提供商，主要为机构提供产业链、供应链及新闻分析数据。
当我们消费时，无论是线上和线下都会产生大量的交易数据，对于商家来说数字化的运营方式非常必要，从大量的交易数据中进行分析得出结论以指导业务。 ? 今天的案例是电商的订单记录分析，挖掘出订单量和产品种类，价格，以及下单时间的特点。 电商分析的重点是将我们在积分落户分析中学到的分析方法和应用商店App分析的数据清洗的思路有机结合的一个案例，也是对之前知识点的加强。 04 数据分析 数据分析按照选取一列作为维度，可以附加其他列作为指标。 05 写在后面 电商交易数据是对前几个案例学习的总结和加强版，我们要想熟练掌握Python数据分析，还是需要多动手练习。
通过GWAS分析可以寻找与某一疾病或性状相关的突变位点，传统的GWAS都是基于control/case的设计，通过比较健康人群和患病人群中突变位点或者基因型频率的差异，最终确定相关的位点。 对于家族遗传病而言，上述的分析策略就存在问题了。在家系中，不同世代的个体之间存在遗传关系，疾病相关的位点也会有父代传递给子代。 为了将这个传递关系考虑进来，针对家族遗传病的GWAS分析，提出了新的分析方法-TDT。 TDT全称 TRANSMISSION DISEQUILIBRIUM TEST，通过分析从父代继承的allel个数和期望的allel个数的差异，从而判断改为点是否与疾病相关。 ? plink 软件可以进行家系数据的GWAS分析，用法如下 plink --file mydata --tdt 会生成plink.tdt文件，其中每列的含义如下 Column Meaning CHR Chromosome
所以这次我打算爬链家的房价数据，目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固，然后做一个分析。 以链家广州为例查看网页结构，可以看到它是下图这样的： ? 仔细观察可以发现，这不是什么乱码，这是下一页网页的内容，它现在是使用Json格式返回了，浏览器根据网址的模板将数据填充上去渲染就成了我们所看到的页面了，我们现在可以直接拿到这些原始数据，也就意味着省去了从网页中解析的步骤 所以我们就通过这个网址模板逐页发送请求，然后使用json包进行解析。 我们打算最后把它存成pandas的CSV文件，这样方便我们后续进行分析，所以就不考虑数据库了。 真是令人脑壳疼，那就意味着我们不能偷懒，而是必须老老实实解析网页了。 ? 下载模块跟新房的那部分代码是一样的，所以这次我们只需要考虑解析的部分就好了。 首先要确定的是我们需要什么数据。 以上便是爬虫的部分，数据分析的部分在链家全国房价数据分析 ： 数据分析及可视化
前言 如果大家经常阅读Python爬虫相关的公众号，都会是以爬虫+数据分析的形式展现的，这样很有趣，图表也很不错，今天了，我就来分享上一次在培训中的一个作品：猫眼电影爬虫及分析。 通过猫眼电影TOP100榜的爬虫，然后进行可视化，让学员体会到，小数据爬虫也能玩出这样的花样来。 爬虫 爬虫分析 这里是获取的是top100的电影数据，进行了跨页爬虫，获取的字段：电影名，主演，上映时间，评分，电影类型和时长。最后保存在csv文件中。 数据分析 数据分析我做成了PPT的样子，大家可以看看~ 总体情况 100部电影，平均得分9.0，平均电影时长128.63。 ? 电影年份趋势 电影年份趋势不大，规律不太明显。 ? 电影类型 电影大部分都是剧情的，爱情才是真谛啊。 ? 演员 小哥和星爷承载了我们的清楚呀~ ? 总结 别看这小小的100条数据，是不是也可以玩出不一样的花样来。
通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多数据,而这些数据里边什么是有用的数据,什么是没用的数据这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做数据分析。 爬虫部分 在这一篇文章中我们会以淘宝为例,爬取淘宝的店铺和商家信息,然后去进行分析,首先我们打开淘宝首页,搜索你想要查询的产品： ? 这里我们会发现在商品信息哪里会有商品的价格,商品的销量,商家店铺名称以及商家的地址,这时候我们就需要去解析网页,去从网页中寻找这些信息,在处理在这些信息我们要用到的是正则匹配公式. (csv文件无论是在我们机器学习或者是爬虫里都是处理数据的关键文件),在保存完数据之后,我们要对数据进行处理,加上标题,方便之后处理 ? 在这个例子,我们分析的是店家的销售数据: 这时候销售总额=销量*单价 ? ? 数据分析处理部分 在这一个部分我们处理的是pandas处理数据和matplotlib来绘制图形. ?
通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多数据,而这些数据里边什么是有用的数据,什么是没用的数据这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做数据分析. 1:爬虫部分 在这一篇文章中我们会以淘宝为例,爬取淘宝的店铺和商家信息,然后去进行分析,首先我们打开淘宝首页,搜索你想要查询的产品: ? 这里我们会发现在商品信息哪里会有商品的价格,商品的销量,商家店铺名称以及商家的地址,这时候我们就需要去解析网页,去从网页中寻找这些信息,在处理在这些信息我们要用到的是正则匹配公式. (csv文件无论是在我们机器学习或者是爬虫里都是处理数据的关键文件),在保存完数据之后,我们要对数据进行处理,加上标题,方便之后处理 ? 在这个例子,我们分析的是店家的销售数据: 这时候销售总额=销量*单价 ? ? 2:数据分析处理部分 在这一个部分我们处理的是pandas处理数据和matplotlib来绘制图形. ?
另外的品类比如母婴，用户的购物行为是主动且分层的，比如家有1岁娃的用户，看的是XL的纸尿裤和三段奶粉，家有三岁娃的用户，看的是婴幼童装和童鞋，那么这个品类销售归因最大的可能是明确指向商品的分类页。 场景3-AB测试 不仅电商，这个数据场景其他APP也会用到，具体做法是发版前先切一拨用户，比如10%，再把这10%分两拨，确保这两拨用户的属性相近（很多时候是随机分配），然后发2个版本的APP，看哪个版本的 要实现这个数据场景需要数据分析师在用户标签方面下很大的功夫。 场景5-销售预算 电商公司每个月都会做预算，预算关系到这个月要备多少货，关系到货值的合理安排从而在大促等关键时刻货量充足，作为一个数据分析师，合理地预估每个月的销售预算是很考基本功的。 ? 价格分析是电商公司重要的数据场景，怎样制定一场促销的优惠政策，是用满几件减多少钱，还是发折扣券，还是满多少钱减多少钱，还是买一送一，如何在吸引用户的同时确保毛利不受影响，都免不了做一番数据分析，于是数据分析师的作用就体现出来了
界面数据根据国家统计局公布的发电量数据计算，2021年1月至8月，火力发电量累计值占全国发电量累计值的比重为71.9%，远高于其他发电方式的累计发电量。 作为火力发电主要燃料的煤炭不够用了。 据国泰君安证券分析，从历史数据来看，煤炭的产能周期大概在4年至6年。本轮产能周期开始于2017年，受疫情影响，2020年煤炭产能一直处于低位震荡，而真正的拐点出现在2021年初。 2020年起，国内取消煤电价格联动机制，将现行标杆上网电价机制，改为“基准价+上下浮动”的市场化机制。据国家发改委文件要求，2020年暂不上浮，确保工商业平均电价只降不升。 据国泰君安证券分析，从历史电价数据来看，2015年以后电力PPI增速基本维持为负值，近5年电价“只降不升”。未来要想还原电力的商品属性，电价上浮的关口亟需打开。 界面数据将2016年至2021年前8个月的发电量、用电量数据进行对比发现，6年来，全社会用电量历年1月至8月的累计增速均高于全国发电量累计增速，今年两者差距达6年来最大值，为2.5%。
有很多重要的数据分析包都会被预先安装好。 2. 等你安装好之后，测试一下，确认默认的Python解释器是你刚刚安装的版本。 这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本（Jupyter Notebook）。 在其中寻找标题里包含类似EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析）的笔记本，而不是那些创建预测模型的笔记本。找一个你觉得有趣的，并且在你的笔记本中再现它。 注意： 你会发现，当你再现某些分析的时候，你会遭遇导入错误（Import error）。这常常是因为分析者安装了并没有包含在Anaconda发行版中的包。 对于和表格数据交互非常理想，Pandas中把表格数据称为数据框（DataFrame）。
智能数据分析（ IDA）基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构，帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务，快速实现数据驱动业务增长的目标。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
云数据库 MongoDB
SSL 证书